中屏模塊智慧運(yùn)維平臺(tái)聯(lián)系人

京源智慧運(yùn)維平臺(tái)的出現(xiàn)，標(biāo)志著水務(wù)管理進(jìn)入 “數(shù)字孿生” 時(shí)代。通過物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備的全域部署、大數(shù)據(jù)分析算法的深度應(yīng)用以及跨終端協(xié)同體系的構(gòu)建，平臺(tái)將物理水務(wù)系統(tǒng)映射為可計(jì)算、可調(diào)控的數(shù)字模型。這種轉(zhuǎn)變帶來了三重突破性價(jià)值：其一，實(shí)現(xiàn)全要素監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)化，從水源地的水位變化到管網(wǎng)末梢的壓力波動(dòng)，從沉淀池的濁度指標(biāo)到水泵機(jī)組的振動(dòng)頻率，數(shù)十萬監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)以毫秒級(jí)速度匯聚，構(gòu)建起水務(wù)系統(tǒng)的 “神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò)”；其二，推動(dòng)決策邏輯的智能化，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型能夠提前 72 小時(shí)預(yù)判管網(wǎng)壓力突變風(fēng)險(xiǎn)，通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法可自動(dòng)生成比較好水泵調(diào)度方案，使決策從 “事后補(bǔ)救” 轉(zhuǎn)向 “事前預(yù)防”；其三，達(dá)成運(yùn)維流程的閉環(huán)化，從設(shè)備異常預(yù)警的自動(dòng)派發(fā)，到運(yùn)維人員的 GPS 軌跡追蹤，再到維修結(jié)果的實(shí)時(shí)反饋，形成 “發(fā)現(xiàn) - 處置 - 驗(yàn)證” 的全流程數(shù)字化閉環(huán)，響應(yīng)時(shí)效較傳統(tǒng)模式提升 80% 以上。降低項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)成本。中屏模塊智慧運(yùn)維平臺(tái)聯(lián)系人

智慧運(yùn)維平臺(tái)中的排班查詢排班查詢模塊顯示當(dāng)前運(yùn)維人員全部排班，排班信息同步智慧生產(chǎn)運(yùn)行中心排班配置，可以查詢歷史排班，獲悉其他月份的排班信息，當(dāng)日排班進(jìn)行虛化邊框出處理，排班顏色在智慧生產(chǎn)運(yùn)行中心排班配置中設(shè)置顏色。物資倉儲(chǔ)物資倉儲(chǔ)模塊為項(xiàng)目倉庫，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)智慧生產(chǎn)運(yùn)行中心和ERP系統(tǒng)，包含庫存查詢、出庫、出庫記錄、庫內(nèi)檢查、庫內(nèi)檢查記錄。如下圖為庫存查詢，查詢對(duì)應(yīng)項(xiàng)目庫中物料情況。出庫則需要生成出庫單，根據(jù)庫存物料信息生成出庫單。首先添加出庫物資，然后選擇數(shù)量，提交出庫單即可。出庫記錄查詢，可以查詢指定日期的出庫單，出庫單編號(hào)可以同步ERP出庫單編號(hào)，便于后期盤點(diǎn)庫存。庫內(nèi)檢查是進(jìn)行倉庫安全檢查，根據(jù)安全管理規(guī)則制度填寫倉庫檢查記錄信息，并且留存在倉庫檢查記錄中，每次檢查必須拍攝照片上傳。河南新能源智慧運(yùn)維平臺(tái)支持現(xiàn)場(chǎng)巡檢結(jié)果實(shí)時(shí)上傳。

智慧運(yùn)維平臺(tái)有移動(dòng)端小屏模塊：運(yùn)維執(zhí)行的末梢神經(jīng)在京源智慧運(yùn)維平臺(tái)的體系中，移動(dòng)端小屏模塊猶如延伸到的 “神經(jīng)末梢”，通過微信小程序的輕量化設(shè)計(jì)，讓運(yùn)維人員擺脫時(shí)空限制，實(shí)現(xiàn) “口袋里的運(yùn)維中心”。這個(gè)需 10MB 存儲(chǔ)空間的應(yīng)用，卻集成了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、任務(wù)管理、數(shù)據(jù)上報(bào)等功能，成為連接辦公室與現(xiàn)場(chǎng)的 “數(shù)字橋梁”。移動(dòng)監(jiān)測(cè)的即時(shí)性徹底改變了傳統(tǒng)運(yùn)維模式。運(yùn)維人員打開小程序，首頁的 “實(shí)時(shí)看板” 會(huì)顯示其負(fù)責(zé)區(qū)域的關(guān)鍵指標(biāo)：管網(wǎng)巡檢員能看到分管片區(qū)的壓力分布熱力圖和近 24 小時(shí)的爆管預(yù)警點(diǎn)；水廠巡檢工則可查看各工藝單元的運(yùn)行參數(shù)，如濾池的水頭損失、清水池的水位變化等。系統(tǒng)支持離線緩存功能，在信號(hào)薄弱的井下作業(yè)時(shí)，仍能查看歷史數(shù)據(jù)并記錄巡檢結(jié)果，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后自動(dòng)同步。某自來水廠的巡檢人員曾通過移動(dòng)端發(fā)現(xiàn) V 型濾池的反沖洗時(shí)間比設(shè)定值縮短了 15 秒，及時(shí)反饋后避免了濾料板結(jié)的重大隱患。

未來演進(jìn)：邁向智能預(yù)測(cè)型管理數(shù)字大屏模塊的下一代版本正朝著 “預(yù)測(cè)式管理” 方向演進(jìn)，計(jì)劃引入機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從 “被動(dòng)響應(yīng)” 到 “主動(dòng)預(yù)警” 的跨越。智能預(yù)測(cè)功能將基于歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，可提前 60 天預(yù)判項(xiàng)目潛在風(fēng)險(xiǎn)：通過分析天氣數(shù)據(jù)與施工進(jìn)度的關(guān)聯(lián)性，預(yù)測(cè)雨季對(duì)戶外工程的影響程度；基于材料價(jià)格波動(dòng)曲線，預(yù)警可能出現(xiàn)的成本超支風(fēng)險(xiǎn)；結(jié)合人員流動(dòng)數(shù)據(jù)，提前識(shí)別關(guān)鍵崗位的人力缺口。模型會(huì)將預(yù)測(cè)結(jié)果以 “風(fēng)險(xiǎn)概率 + 影響等級(jí)” 的形式展示在大屏右側(cè)的預(yù)警面板，并自動(dòng)生成應(yīng)對(duì)預(yù)案供管理者選擇。數(shù)字孿生功能則會(huì)構(gòu)建項(xiàng)目的虛擬鏡像，將 BIM 模型與現(xiàn)場(chǎng)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合，在大屏上動(dòng)態(tài)還原施工場(chǎng)景。管理者可通過手勢(shì)操作 “走進(jìn)” 虛擬工地，查看每臺(tái)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、每個(gè)工序的質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、每個(gè)區(qū)域的安全隱患點(diǎn)。當(dāng)虛擬模型與實(shí)際數(shù)據(jù)的偏差超過閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)警，例如發(fā)現(xiàn)虛擬進(jìn)度與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)景不符時(shí)，提示可能存在虛報(bào)進(jìn)度的情況。這種虛實(shí)結(jié)合的管理方式，使問題發(fā)現(xiàn)時(shí)間從傳統(tǒng)的周級(jí)縮短至小時(shí)級(jí)。模塊化設(shè)計(jì)方便系統(tǒng)硬件擴(kuò)展升級(jí)。

智慧運(yùn)維平臺(tái)中的考勤系統(tǒng)考勤系統(tǒng)分為三大功能為：打卡、日?qǐng)?bào)、申請(qǐng)，打卡地點(diǎn)和時(shí)間根據(jù)智慧生產(chǎn)運(yùn)行中心中項(xiàng)目地點(diǎn)錄入為基準(zhǔn)，打卡時(shí)間根據(jù)項(xiàng)目運(yùn)維人員排班設(shè)置進(jìn)行上下班打卡，日?qǐng)?bào)功能匹配排班，若當(dāng)日休息則無需填寫日?qǐng)?bào)，若當(dāng)日有排班則需要填寫日?qǐng)?bào)，申請(qǐng)包含：請(qǐng)假、加班、補(bǔ)卡申請(qǐng)。日?qǐng)?bào)需要填寫完成、明日計(jì)劃、需溝通內(nèi)容，請(qǐng)假需要填寫請(qǐng)假類型：事假、病假，和開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、請(qǐng)假事由，加班需要填寫開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、加班事由。打卡有異常則會(huì)在記錄中當(dāng)天標(biāo)紅，請(qǐng)點(diǎn)擊處理異常，提交請(qǐng)假申請(qǐng)或者補(bǔ)卡申請(qǐng)，全部申請(qǐng)均有審批流程，審批流程將在智慧生產(chǎn)運(yùn)行中心自定義創(chuàng)建。移動(dòng)端讓管理者隨時(shí)隨地監(jiān)管系統(tǒng)。中屏模塊智慧運(yùn)維平臺(tái)服務(wù)熱線

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智慧運(yùn)維平臺(tái)的算法優(yōu)勢(shì)：污水處理在污染防治和溫室氣體減排中扮演著角色。隨著城市污水處理設(shè)施排放標(biāo)準(zhǔn)的日益嚴(yán)苛，污水廠在確保出水穩(wěn)定達(dá)標(biāo)上的安全裕量正在逐步縮減。這意味著污水廠必須從粗放型管理向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型，這是滿足更高環(huán)保要求、提升整體運(yùn)行效能的必然趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上推出基于機(jī)理模型輔助下的人工智能加藥算法，推動(dòng)污水處理走向智能化時(shí)代，該算法通過多層前回饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷修正ASM機(jī)理模型中參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)機(jī)理模型中參數(shù)自適應(yīng)校正。中屏模塊智慧運(yùn)維平臺(tái)聯(lián)系人